文章目录

1. 摄像头的成像原理
- 1.1 单目视觉传感器的硬件结构
- 1.2 单目视觉的成像原理 –小孔成像模型
- 1.3 单目视觉的成像原理 – 像素坐标系
- 1.4 单目视觉三维坐标系转换 – 外参
- 1.5 单目视觉的坐标系转换 – 从世界坐标点到像素坐标
- 1.6 单目视觉的特性
2. 视觉传感器的标定
- 2.1 视觉传感器标定原理 – 线性标定法
- 2.2 相机畸变模型
- - 2.2.1 径向畸变
  - 2.2.2 切向畸变
- 2.3 单目相机标定方法
- 2.4 双目相机标定
- - 2.4.1 双目相机模型
  - 2.4.2 双目相机标定方法
- 2.5 俯视图转化标定——逆透视变换
声明

1. 摄像头的成像原理

视觉传感器：利用光学元件和成像装置获取外部环境图像信息的仪器。

通常视觉传感器，其主要功能是获取足够的机器视觉系统要处理的最原始图像，类似于人类的眼睛。

1.1 单目视觉传感器的硬件结构

单目视觉的相机模组的组件包括了lens(镜头)、分色滤色片(IR cut)、感光元件等。 分色滤色片：对色光具有吸收、反射和透过作用的染有颜色的透明片。目前分色滤色片有两种分色方法：RGB原色分色法，CMYK补色分色法
感光元件，其表面包含有几十万到几百万的光电二极管。光电二极管受到光照射时，就会产生电荷。感光元件一般包括CCD和CMOS两种。像素值一般为（0-255），电路噪声导致像素值失真.

1.2 单目视觉的成像原理 –小孔成像模型

成像模型：相机将三维世界中的坐标点（单位为米）映射到二维图像平面（单位为像素）的过程。

相机坐标系： O − x − y − z O−x−y−z O−x−y−z 为相机坐标系，在轴指向相机前方， x x x轴向右， y y y轴向下。 O O O为摄像机的光心（或摄像头中心）。

物理成像平面： O ’ − x ’ − y ’ − z ’ O’−x’−y’−z’ O’−x’−y’−z’为物理成像平面。物理成像平面到小孔的距离为 f f f，称之为焦距。

成像原理：空间点 P P P的光束被映射到图像平面，图像平面感光之后形成像素 P ′ P' P′。

接下来看看具体的原理推导：
首先，已知三维世界中的坐标点 P = （ X , Y , Z ） P=（X,Y,Z） P=（X,Y,Z）,成像平面中的 P ′ = ( X ′ , Y ′ ) P'=(X',Y') P′=(X′,Y′)，焦距为 f f f.由相似三角形原理可得， X ′ = − f ⋅ X Z Y ′ = − f ⋅ Y Z \begin{array}{c}X' = - \frac{{f \cdot X}}{Z}\\\\Y' = - \frac{{f \cdot Y}}{Z}\end{array} X′=−Zf⋅XY′=−Zf⋅Y 在视觉感知中，常使用等效表达的方式来体现真实图像的输出过程因此，我们可以将式子改为 X ′ = f ⋅ X Z Y ′ = f ⋅ Y Z \begin{array}{c}X' = \frac{{f \cdot X}}{Z}\\\\Y' = \frac{{f \cdot Y}}{Z}\end{array} X′=Zf⋅XY′=Zf⋅Y

1.3 单目视觉的成像原理 – 像素坐标系

从成像平面坐标到像素坐标：图像是基于像素来表达。像素坐标和成像平面坐标之间，相差了一个缩放和原点的平移。
假设正向成像平面中 P ’ = ( X ’ , Y ’ ) P’=(X’, Y’) P’=(X’,Y’), 其像素坐标为 ( u , v ) (u, v) (u,v).
缩放及平移的过程可以由下式来表达： { u = α X ′ + c x v = β Y ′ + c y \left\{ {\begin{array}{ccccccccccccccc}{u = \alpha X' + {c_x}}\\{v = \beta Y' + {c_y}}\end{array}} \right. {u=αX′+cxv=βY′+cy 将 P ′ P' P′的坐标代入， X ′ = f ⋅ X Z ， Y ′ = f ⋅ Y Z \begin{array}{c}X' = \frac{{f \cdot X}}{Z}，Y' = \frac{{f \cdot Y}}{Z}\end{array} X′=Zf⋅X，Y′=Zf⋅Y，可以得到三维坐标与像素坐标的转换关系 { u = f x X Z + c x v = f y Y Z + c y f x = α f , f y = β f \begin{array}{l}\left\{ {\begin{array}{ccccccccccccccc}{u = {f_x}\frac{X}{Z} + {c_x}}\\{v = {f_y}\frac{Y}{Z} + {c_y}}\end{array}} \right.\\{f_x} = \alpha f,{f_y} = \beta f\end{array} {u=fxZX+cxv=fyZY+cyfx=αf,fy=βf 用矩阵的形式表达： [ μ ν 1 ] = 1 Z [ f x 0 c x 0 f y c y 0 0 1 ] [ X Y Z ] \left[ {\begin{array}{ccccccccccccccc}\mu \\\nu \\1\end{array}} \right] = \frac{1}{Z}\left[ {\begin{array}{ccccccccccccccc}{{f_x}}&0&{{c_x}}\\0&{{f_y}}&{{c_y}}\\0&0&1\end{array}} \right]\left[ {\begin{array}{ccccccccccccccc}X\\Y\\Z\end{array}} \right] μν1 =Z1 fx000fy0cxcy1 XYZ 其中， [ μ ν 1 ] \left[ {\begin{array}{ccccccccccccccc}\mu \\\nu \\1\end{array}} \right] μν1 为像素坐标， [ X Y Z ] \left[ {\begin{array}{ccccccccccccccc}X\\Y\\Z\end{array}} \right] XYZ 为相机坐标系中的三维坐标点， [ f x 0 c x 0 f y c y 0 0 1 ] \left[ {\begin{array}{ccccccccccccccc}{{f_x}}&0&{{c_x}}\\0&{{f_y}}&{{c_y}}\\0&0&1\end{array}} \right] fx000fy0cxcy1 为内参矩阵。

1.4 单目视觉三维坐标系转换 – 外参

相机的三维坐标系( O C O_C OC) 并不是一个“稳定”的坐标系，会随着相机的移动而改变坐标的原点和各个坐标轴的方向。在应用中，相机安装在自动驾驶车辆上，随车辆运动相机坐标系实时变化。对一些需要固定特征坐标的应用，比如地图，因此需要引进一个稳定不变的坐标系：世界坐标系（ O W O_W OW）从某三维世界坐标系（ O W O_W OW）到相机的三维坐标系( O C O_C OC)的变换，称为相机的外参，本质是将世界坐标系中的特征点，转换到相机坐标系。
三维坐标系的变换是一个刚性平移加旋转的过程，变换包括平移向量（ t t t：3x1）以及旋转矩阵( R R R：3x3)。
三维坐标变换表达：已知某世界坐标系( O W O_W OW)中空间点 P W = ( X W , Y W , Z W ) P_W =(X_W, Y_W, Z_W) PW=(XW,YW,ZW)以及 O W O_W OW与相机坐标系( O C O_C OC)的变换 R , t R,t R,t. 求解此空间点在OC坐标系的坐标 P C = ( X C , Y C , Z C ) P_C =(X_C, Y_C, Z_C) PC=(XC,YC,ZC) 。
下式即为三维坐标变换： [ X c Y c Z c ] = [ R 11 R 12 R 13 R 21 R 22 R 23 R 31 R 32 R 33 ] [ X w Y w Z w ] + [ t 1 t 2 t 3 ] \left[ {\begin{array}{ccccccccccccccc}{{X_c}}\\{{Y_c}}\\{{Z_c}}\end{array}} \right] = \left[ {\begin{array}{ccccccccccccccc}{{R_{11}}}&{{R_{12}}}&{{R_{13}}}\\{{R_{21}}}&{{R_{22}}}&{{R_{23}}}\\{{R_{31}}}&{{R_{32}}}&{{R_{33}}}\end{array}} \right]\left[ {\begin{array}{ccccccccccccccc}{{X_w}}\\{{Y_w}}\\{{Z_w}}\end{array}} \right] + \left[ {\begin{array}{ccccccccccccccc}{{t_1}}\\{{t_2}}\\{{t_3}}\end{array}} \right] XcYcZc = R11R21R31R12R22R32R13R23R33 XwYwZw + t1t2t3

1.5 单目视觉的坐标系转换 – 从世界坐标点到像素坐标

最后对整个过程进行总结：
世界坐标系( O W O_W OW)中空间点 P W = ( X W , Y W , Z W ) P_W =(X_W, Y_W, Z_W) PW=(XW,YW,ZW)，成像到相机中得出其像点 p = ( u , v ) p=(u,v) p=(u,v)，需要经过三次变换:

世界坐标系转换到相机三维坐标系→ 刚性变化，平移加旋转
相机三维坐标系转换到相机成像平面坐标系 → 小孔成像模型
相机成像坐标系转换到像素坐标系 →缩放加平移

1.6 单目视觉的特性

深度不确定：图中点X以及点X’的成像点是同一个像素点x。
远小近大：高度为X的物体，离相机越远成像点越矮，远处看不见。
易受遮挡：X与X’同时存在时，只能看到X，有盲区
受光线强度影响：光线过强，都是255，光线过暗，都是0
受分辨率影响：像素过低，细节就会丢失
受帧率影响：像素过高，传输速率有限，图片帧率偏低
受镜头影响：焦距和视角会直接决定看见的距离和角度范围

2. 视觉传感器的标定

首先对成像公式进行整理：

[ μ ν 1 ] = 1 Z C [ f x 0 c x 0 f y c y 0 0 1 ] [ X C Y C Z C ] = 1 Z C ⋅ K ⋅ [ X C Y C Z C ] = [ μ ν 1 ] = 1 Z C [ f x 0 c x 0 f y c y 0 0 1 ] [ X C Y C Z C ] = 1 Z C ⋅ K ⋅ ( R ⋅ [ X W Y W Z W ] + t ) = 1 Z C ⋅ K ⋅ ( [ R t 0 1 ] [ X W Y W Z W 1 ] ) = M ⋅ [ X W Y W Z W 1 ] = [ M 1 M 2 M 3 M 4 M 5 M 6 M 7 M 8 M 9 M 10 M 11 M 12 ] ⋅ [ X W Y W Z W 1 ] \begin{array}{c}\left[ {\begin{array}{ccccccccccccccc}\mu \\\nu \\1\end{array}} \right] = \frac{1}{{{Z_C}}}\left[ {\begin{array}{ccccccccccccccc}{{f_x}}&0&{{c_x}}\\0&{{f_y}}&{{c_y}}\\0&0&1\end{array}} \right]\left[ {\begin{array}{ccccccccccccccc}{{X_C}}\\{{Y_C}}\\{{Z_C}}\end{array}} \right]\\ = \frac{1}{{{Z_C}}} \cdot K \cdot \left[ {\begin{array}{ccccccccccccccc}{{X_C}}\\{{Y_C}}\\{{Z_C}}\end{array}} \right]\\ = \left[ {\begin{array}{ccccccccccccccc}\mu \\\nu \\1\end{array}} \right] = \frac{1}{{{Z_C}}}\left[ {\begin{array}{ccccccccccccccc}{{f_x}}&0&{{c_x}}\\0&{{f_y}}&{{c_y}}\\0&0&1\end{array}} \right]\left[ {\begin{array}{ccccccccccccccc}{{X_C}}\\{{Y_C}}\\{{Z_C}}\end{array}} \right]\\ = \frac{1}{{{Z_C}}} \cdot K \cdot \left( {R \cdot \left[ {\begin{array}{ccccccccccccccc}{{X_W}}\\{{Y_W}}\\{{Z_W}}\end{array}} \right] + t} \right)\\ = \frac{1}{{{Z_C}}} \cdot K \cdot \left( {\left[ {\begin{array}{ccccccccccccccc}R&t\\0&1\end{array}} \right]\left[ {\begin{array}{ccccccccccccccc}{{X_W}}\\{{Y_W}}\\{{Z_W}}\\1\end{array}} \right]} \right)\\ = M \cdot \left[ {\begin{array}{ccccccccccccccc}{{X_W}}\\{{Y_W}}\\{{Z_W}}\\1\end{array}} \right]\\ = \left[ \begin{array}{l}\begin{array}{ccccccccccccccc}{{M_1}}&{{M_2}}&{{M_3}}&{{M_4}}\end{array}\\\begin{array}{ccccccccccccccc}{{M_5}}&{{M_6}}&{{M_7}}&{{M_8}}\end{array}\\\begin{array}{ccccccccccccccc}{{M_9}}&{{M_{10}}}&{{M_{11}}}&{{M_{12}}}\end{array}\end{array} \right] \cdot \left[ {\begin{array}{ccccccccccccccc}{{X_W}}\\{{Y_W}}\\{{Z_W}}\\1\end{array}} \right]\end{array} μν1 =ZC1 fx000fy0cxcy1 XCYCZC =ZC1⋅K⋅ XCYCZC = μν1 =ZC1 fx000fy0cxcy1 XCYCZC =ZC1⋅K⋅ R⋅ XWYWZW +t =ZC1⋅K⋅ [R0t1] XWYWZW1 =M⋅ XWYWZW1 = M1M2M3M4M5M6M7M8M9M10M11M12 ⋅ XWYWZW1

2.1 视觉传感器标定原理 – 线性标定法

标定的数学表达解释：输入 n n n个特征点的世界坐标及像素坐标，输出 M M M矩阵
原理：根据一对特征点 P i , p i P_i , p_i Pi,pi ，成像公式可以得到两个线性方程:
[ μ ν 1 ] = [ M 1 M 2 M 3 M 4 M 5 M 6 M 7 M 8 M 9 M 10 M 11 M 12 ] ⋅ [ X i Y i Z i 1 ] {\left[ {\begin{array}{ccccccccccccccc}\mu \\\nu \\1\end{array}} \right] = \left[ {\begin{array}{lllllllllllllll}{\begin{array}{ccccccccccccccc}{{M_1}}&{{M_2}}&{{M_3}}&{{M_4}}\end{array}}\\{\begin{array}{ccccccccccccccc}{{M_5}}&{{M_6}}&{{M_7}}&{{M_8}}\end{array}}\\{\begin{array}{ccccccccccccccc}{{M_9}}&{{M_{10}}}&{{M_{11}}}&{{M_{12}}}\end{array}}\end{array}} \right] \cdot \left[ {\begin{array}{ccccccccccccccc}{{X_i}}\\{{Y_i}}\\{{Z_i}}\\1\end{array}} \right]} μν1 = M1M2M3M4M5M6M7M8M9M10M11M12 ⋅ XiYiZi1

每一对特征点可以转换为两个线性方程，共11个自由度
所以，如果 n > = 6 n>=6 n>=6，即可计算得到 M M M矩阵
实际应用中，一般会用非常多的特征点，基于最小二乘方法求解 M M M矩阵。

如果镜头畸变需要矫正，则需要基于非线性方法，引入非线性畸变模型。一般可以采用非线性优化的方法求解。

2.2 相机畸变模型

2.2.1 径向畸变

由镜头透镜形状引起的畸变称为径向畸变，径向畸变主要分为桶形畸变和枕型畸变。

在针孔相机模型中，一条直线投影到像素平面上还是一条直线。但在实际中，相机的透镜使得真实环境中的直线在图片中变成了曲线。由于透镜往往是中心对称的，这使得不规则畸变通常径向对称。径向畸变可由三个参数 k 1 , k 2 , k 3 k_1,k_2,k_3 k1,k2,k3确定。
x c o r r e c t e d = x ( 1 + k 1 r 2 + k 2 r 4 + k 3 r 6 ) y c o r r e c t e d = y ( 1 + k 1 r 2 + k 2 r 4 + k 3 r 6 ) \begin{array}{l}{x_{corrected}} = x(1 + {k_1}{r^2} + {k_2}{r^4} + {k_3}{r^6})\\{y_{corrected}} = y(1 + {k_1}{r^2} + {k_2}{r^4} + {k_3}{r^6})\end{array} xcorrected=x(1+k1r2+k2r4+k3r6)ycorrected=y(1+k1r2+k2r4+k3r6)

2.2.2 切向畸变

切向畸变源于透镜不完全平行于图像平面，即感光成像平面装配时与镜头间的角度不准；

产生的影响是图像像素点以畸变中心为中心点，沿着切向产生的位置偏差；
切向畸变由两个参数 p 1 , p 2 p_1,p_2 p1,p2确定。
x c o r r e c t e d = x + [ 2 p 1 x y + p 2 ( r 2 + 2 x 2 ) ] y c o r r e c t e d = y + [ p 1 ( r 2 + 2 y 2 ) + 2 p 2 x y ] \begin{array}{l}{x_{corrected}} = x + [2{p_1}xy + {p_2}({r^2} + 2{x^2})]\\{y_{corrected}} = y + [{p_1}({r^2} + 2{y^2}) + 2{p_2}xy]\end{array} xcorrected=x+[2p1xy+p2(r2+2x2)]ycorrected=y+[p1(r2+2y2)+2p2xy]

结合径向畸变的式子，即可得到畸变矫正的公式： x c o r r e c t e d = x ( 1 + k 1 r 2 + k 2 r 4 + k 3 r 6 ) + 2 p 1 x y + p 2 ( r 2 + 2 x 2 ) y c o r r e c t e d = y ( 1 + k 1 r 2 + k 2 r 4 + k 3 r 6 ) + p 1 ( r 2 + 2 y 2 ) + 2 p 2 x y \begin{array}{l}{x_{corrected}} = x(1 + {k_1}{r^2} + {k_2}{r^4} + {k_3}{r^6}) + 2{p_1}xy + {p_2}({r^2} + 2{x^2})\\{y_{corrected}} = y(1 + {k_1}{r^2} + {k_2}{r^4} + {k_3}{r^6}) + {p_1}({r^2} + 2{y^2}) + 2{p_2}xy\end{array} xcorrected=x(1+k1r2+k2r4+k3r6)+2p1xy+p2(r2+2x2)ycorrected=y(1+k1r2+k2r4+k3r6)+p1(r2+2y2)+2p2xy

2.3 单目相机标定方法

对于单目相机的标定，我们主要需要对以下几个量进行标定：

内参矩阵 K K K
外参 R , t R,t R,t
畸变参数 k 1 , k 2 , p 1 , p 2 k_1,k_2,p_1,p_2 k1,k2,p1,p2
有几种常用的方法用于标定：

一步法：

直接使用最优化方法求出相机内外参数

两步法：

Tsai法（1987年）
假设： u 0 , v 0 u_0,v_0 u0,v0已知，只考虑径向畸变
标定设备：三维标定块
张正友法
假设：只考虑径向畸变
标定设备：平面标定板

2.4 双目相机标定

此部分来源于北京理工大学慕课《无人驾驶车辆》

2.4.1 双目相机模型

左右双目相机有以下特点：
• 光圈中心都在x轴上
• 光圈中心距离称为“基线
将其转化为俯视图，如下所示双目相机有以下几何关系

2.4.2 双目相机标定方法

双面相机两相机间的角度可能存在偏差，因此测距原理 z = f b u L − u R z = \frac{{fb}}{{{u_L} - {u_R}}} z=uL−uRfb不再适用，需要进行重新标定。具体标定对象则是两相机之间的相对旋转矩阵与平移向量。

除此之外，两相机之间的相对距离也可能有安装误差，同样需要标定。把左右相机的图像在水平方向严格对齐，对原始图像进行消除畸变，再进行图像校正与图像裁剪，最后就能得到校正后的图像。

2.5 俯视图转化标定——逆透视变换

逆透视变换，英文为IPM (Inverse Perspective Mapping)
原理：根据图片坐标与世界坐标的关系，将图片像素 u v uv uv对应到路面 x y xy xy
难点：一般来说，图片没有距离尺度信息，一个像素点确定一条射线而不能确定是哪个点
解决办法：假设地面平坦且高度已知（ z = 0 ）（z=0）（z=0），就等于将世界坐标降维到二维，实现 u v uv uv与 x y xy xy的一一对应。

接下来进行公式推导：

相机成像公式，内参外参可以合并为一个3乘4矩阵 M M M
Z c [ μ ν 1 ] = [ f x 0 u 0 0 0 f y v 0 0 0 0 1 0 ] [ R 3 × 3 T 3 × 1 0 1 ] [ x y z 1 ] = [ M 1 M 2 M 3 M 4 M 5 M 6 M 7 M 8 M 9 M 10 M 11 M 12 ] ⋅ [ x y z 1 ] \begin{array}{c}{Z_c}\left[ {\begin{array}{ccccccccccccccc}\mu \\\nu \\1\end{array}} \right] = \left[ \begin{array}{l}\begin{array}{ccccccccccccccc}{{f_x}}&0&{{u_0}}&0\end{array}\\\begin{array}{ccccccccccccccc}0&{{f_y}}&{{v_0}}&0\end{array}\\\begin{array}{ccccccccccccccc}0&0&1&0\end{array}\end{array} \right]\left[ {\begin{array}{ccccccccccccccc}{{R_{{\rm{3}} \times 3}}}&{{T_{3 \times 1}}}\\0&1\end{array}} \right]\left[ \begin{array}{l}x\\y\\z\\1\end{array} \right]\\ = \left[ {\begin{array}{lllllllllllllll}{\begin{array}{ccccccccccccccc}{{M_1}}&{{M_2}}&{{M_3}}&{{M_4}}\end{array}}\\{\begin{array}{ccccccccccccccc}{{M_5}}&{{M_6}}&{{M_7}}&{{M_8}}\end{array}}\\{\begin{array}{ccccccccccccccc}{{M_9}}&{{M_{10}}}&{{M_{11}}}&{{M_{12}}}\end{array}}\end{array}} \right] \cdot \left[ {\begin{array}{ccccccccccccccc}x\\y\\z\\1\end{array}} \right]\end{array} Zc μν1 = fx0u000fyv000010 [R3×30T3×11] xyz1 = M1M2M3M4M5M6M7M8M9M10M11M12 ⋅ xyz1
假设地面平坦，令 z = 0 z=0 z=0，就可以去掉 M M M的第三列，两侧左乘 M − 1 M^{−1} M−1，并将 Z c Z_c Zc移到右侧，记 w = 1 / Z c w=1/Z_c w=1/Zc， P = M − 1 P=M^{−1} P=M−1 Z c [ μ ν 1 ] = [ M 1 M 2 M 4 M 5 M 6 M 8 M 9 M 10 M 12 ] [ x y 1 ] {Z_c}\left[ {\begin{array}{ccccccccccccccc}\mu \\\nu \\1\end{array}} \right] = \left[ {\begin{array}{ccccccccccccccc}{{M_1}}&{{M_2}}&{{M_4}}\\{{M_5}}&{{M_6}}&{{M_8}}\\{{M_9}}&{{M_{10}}}&{{M_{12}}}\end{array}} \right]\left[ {\begin{array}{ccccccccccccccc}x\\y\\1\end{array}} \right] Zc μν1 = M1M5M9M2M6M10M4M8M12 xy1 [ p 11 ′ p 12 ′ p 13 ′ p 12 ′ p 22 ′ p 23 ′ p 13 ′ p 23 ′ p 33 ′ ] [ μ ν 1 ] = w [ x y 1 ] \left[ {\begin{array}{ccccccccccccccc}{{p_{11}}^\prime }&{{p_{12}}^\prime }&{{p_{13}}^\prime }\\{{p_{12}}^\prime }&{{p_{22}}^\prime }&{{p_{23}}^\prime }\\{{p_{13}}^\prime }&{{p_{23}}^\prime }&{{p_{33}}^\prime }\end{array}} \right]\left[ {\begin{array}{ccccccccccccccc}\mu \\\nu \\1\end{array}} \right] = w\left[ {\begin{array}{ccccccccccccccc}x\\y\\1\end{array}} \right] p11′p12′p13′p12′p22′p23′p13′p23′p33′ μν1 =w xy1
归一化：将P中各元素除以 p 33 ′ p_{33}′ p33′， w w w也除以 p 33 ′ p_{33}′ p33′，重新整理得 [ p 11 p 12 p 13 p 12 p 22 p 23 p 13 p 23 1 ] [ μ ν 1 ] = w ′ [ x y 1 ] \left[ {\begin{array}{ccccccccccccccc}{{p_{11}}}&{{p_{12}}}&{{p_{13}}}\\{{p_{12}}}&{{p_{22}}}&{{p_{23}}}\\{{p_{13}}}&{{p_{23}}}&1\end{array}} \right]\left[ {\begin{array}{ccccccccccccccc}\mu \\\nu \\1\end{array}} \right] = w'\left[ {\begin{array}{ccccccccccccccc}x\\y\\1\end{array}} \right] p11p12p13p12p22p23p13p231 μν1 =w′ xy1

记点 A A A在图片中坐标（ u A , v A u_A, v_A uA,vA),真实世界坐标（ x A , y A x_A, y_A xA,yA）,则有 [ w x A w y A w ] = [ p 11 p 12 p 13 p 12 p 22 p 23 p 13 p 23 1 ] [ u A ν A 1 ] \left[ {\begin{array}{ccccccccccccccc}{w{x_A}}\\{w{y_A}}\\w\end{array}} \right] = \left[ {\begin{array}{ccccccccccccccc}{{p_{11}}}&{{p_{12}}}&{{p_{13}}}\\{{p_{12}}}&{{p_{22}}}&{{p_{23}}}\\{{p_{13}}}&{{p_{23}}}&1\end{array}} \right]\left[ {\begin{array}{ccccccccccccccc}{{u_A}}\\{{\nu _A}}\\1\end{array}} \right] wxAwyAw = p11p12p13p12p22p23p13p231 uAνA1 用第三行消去 w w w，得 x A = p 11 u A + p 12 v A + p 13 p 31 u A + p 32 v A + 1 {x_A} = \frac{{{p_{11}}{u_A} + {p_{12}}{v_A} + {p_{13}}}}{{{p_{31}}{u_A} + {p_{32}}{v_A} + 1}} xA=p31uA+p32vA+1p11uA+p12vA+p13 y A = p 21 u A + p 22 v A + p 23 p 31 u A + p 32 v A + 1 {y_A} = \frac{{{p_{21}}{u_A} + {p_{22}}{v_A} + {p_{23}}}}{{{p_{31}}{u_A} + {p_{32}}{v_A} + 1}} yA=p31uA+p32vA+1p21uA+p22vA+p23 矩阵方程形成以 p i j p_{ij} pij作为未知数的2个方程
对 B C D BCD BCD重复上述操作，形成8个方程，就能求解出全部8个未知数

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本人所有文章仅作为自己的学习记录，若有侵权，联系立删。本系列文章主要参考了清华大学、北京理工大学、哈尔滨工业大学、深蓝学院、百度Apollo等相关课程。

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自动驾驶环境感知第一章:课程介绍从四个方面进行讲解:1.自动驾驶和环境感知:2.传感器感知算法:3.感知得系列案例:4.课程:传感器+算法+实践. 车载传感器大致分为:毫米波雷达:摄像头:激光雷达 ...
索尼将开发应用于机器人和自动驾驶汽车的新型传感器技术
据外媒报道,索尼方面宣布称,截至3月份的营业利~润预计同比增长近一倍,主要由图像传感器业务组成的芯片部门则成为了集团最大的增长动力. 近年来,索尼在消费电子产品领域连年亏损,然而图像传感器领域销售势头 ...
yolov7训练BDD100k自动驾驶环境感知2D框检测模型
文章目录数据集的选取 bdd100k数据集介绍.下载标签格式转换 BDD转COCO COCO转YOLO 参考链接数据集的选取自动驾驶相关的数据集有很多,这里需要的是做目标检测.比较常用的数据集 ...
自动驾驶技术-环境感知篇：多传感器融合技术
传感融合技术概述在前面几篇文章,笔者分别介绍了自动驾驶环境感知领域的一些技术,包含雷达技术.摄像头和视觉建模技术.V2X技术.无论是哪一类型的技术,都是在帮助车辆的决策系统获取车辆运行过程中的数据, ...
【智驾深谈】自动驾驶潜在突破点：传感器与车载集成系统（万字干货）
近来,采埃孚(ZF)收购激光雷达公司Ibeo的40%股权,Velodyne旗下激光雷达公司Velodyne LiDAR获福特汽车和百度联合注资1.5亿美元.Mobileye宣布终止与特斯拉的合作,不再 ...
学习笔记1--自动驾驶环境感知概述
本系列博客包括6个专栏,分别为:<自动驾驶技术概览>.<自动驾驶汽车平台技术基础>.<自动驾驶汽车定位技术>.<自动驾驶汽车环境感知>.<自动驾驶 ...

自动驾驶环境感知——视觉传感器技术